在推理時，我們提煉模型。但今天我們思考了從被提煉的模型的角度來看，這種感覺是什麼樣的。

在你雇用之前，你應該始終為現有員工提供他們成功所需的所有工具。 我們給我們的第一位銷售員工提供了： Cluely Exa Websets Structify Clado Ocean .io Apollo SixtyFour .ai Parallel .ai Gong 那個反烏托邦的AI SDR工具 a Raya訂閱 Hinge Premium Bumble Premium Tinder Premium 他現在有7個女朋友，我們的日程安排完全排滿了。 現在我們正在再招聘一名SDR。標記你在銷售領域最厲害的朋友（如果我們最終雇用他們，將給予1萬的獎勵）

你知道你可以直接構建一個應用程序，使用最智能的 LLM，讓你的用戶非常滿意，收集數據，然後再提煉一個 LLM，使其速度更快，成本降低一個數量級，對吧？

這聽起來像是一個AI評論，但花時間在Medium帖子上發表評論的理由超出了我們的理解。 所以，儘管我們的直覺如此，我們必須得出結論，這是一位人類。謝謝你的讚美！

所以讓我理清楚這一點。 Inference 擁有： 1. 一個去中心化的網絡，以電價提供 LLM 推理 2. 模型訓練和服務的能力，使模型特別便宜，尤其是針對專業任務 3. 與數據中心達成協議，以大幅折扣租用未充分利用的容量 4. 一個設計用於擴展到數十億請求的批量推理 API 而 @paulg 仍然不關注我們？ 這真是太荒謬了。

Claude 幻想了一個批量推理 CLI，但它低調得相當不錯。 我們應該直接發布嗎？

你覺得你很有趣，推特匿名者？這是你證明自己的機會。 我們建立了一個分佈式推理網絡，用於大規模 LLM 推理，並訓練了 ClipTagger-12B，一個最先進的視頻幀字幕模型。 現在我們需要一個分佈式行銷網絡，讓人們了解它（那就是你）。 我們將向創造最佳/最有趣圖像字幕的人或 AI 發送 250 美元（以點讚數量為標準）。 點讚此帖子 + 轉發/評論你的字幕 + 圖像以符合資格。 獲勝者將在 100 小時內選出。下面是遊樂場的鏈接 ⬇️

即將來到舊金山市中心

很多人想學習如何實際使用我們的ClipTagger-12B模型來搜索視頻。 我們的新示例展示了如何從視頻中提取幀，用ClipTagger為它們添加標籤，然後有效地使用Chroma搜索幀。 如果你正在構建視頻搜索，值得一看！ 鏈接在下面 👇

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